Trabalho - Arquit Orientada a serviços - SOA e Webservices

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UNIVERSIDADE ESTÁCIO DE SÁ
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE SOFTWARE
Caio Dellano Nunes da Silva
Matrícula: 202002122838
Trabalho - Arquitetura Orientada a Serviços - SOA e Webservices
Trabalho da disciplina de Arquitetura Orientada a Serviços - SOA e Webservices. Tutor: Dênis Gonçalves Cople.
Belém 
2020
Sumário
Introdução	3
Desenvolvimento	3
Interoperabilidade	3
Web Service	4
Big Data	5
Os cinco Vs	6
Ambientes Móveis	7
Conclusão	8
Referências bibliográficas	8
Introdução
Mesmo com o avanço da tecnologia moderna e com todo este aparato ferramental tecnológico; o mesmo não consegue acompanhar o crescimento exponencial de informações que são geradas a todo instante no cenário global, e isto se torna um desafio para ser enfrentado pelos profissionais da área, que estão sempre em busca de novos conhecimentos ou criação técnicas para poder dá suporte a esta enorme demanda.
	Dentre as técnicas, a Arquitetura Orientada à Serviços (SOA), que visa analisar grandes quantidades de dados não estruturados para descobrir padrões e correlações desconhecidas. Teve um grande impacto na tecnologia da informação; segundo Thomas (2007, p. 34):
É muito importante estabelecer por que tanto as comunidades de fornecedores quanto as comunidades de usuários finais dentro da indústria de TI passam pelo problema de adotar a plataforma de computação orientada a serviços e abraçar todas as mudanças que a acompanham. A visão por trás da computação orientada a serviços é extremamente ambiciosa e, por isso, também muito atraente a qualquer organização interessada em verdadeiramente aprimorar a eficácia de sua área de TI. Um conjunto de objetivos e benefícios comuns surgiu para formar essa visão, os quais estabelecem um estado-alvo para que uma empresa adote com sucesso a orientação a serviços.
	Podemos observar que, este estilo de arquitetura não está somente presente em ambientes organizacionais, mas combinando com outras tecnologias como Big Data, está auxiliando na manipulação de grande quantidade de dados gerados por aparelhos móveis.
Desenvolvimento
Interoperabilidade
Com o aumento da quantidade de informações e de serviços heterogêneas, veio junto o aumento significativo do fluxo e da necessidade de troca de informações. E os sistemas, aplicações ou banco de dados precisavam ter a capacidade de troca de dados e ao mesmo tempo manter o diálogo de forma a garantir a integridade das informações trocadas. A partir desta necessidade surgiu o conceito de interoperabilidade.
Que consiste em compartilhamento de dados, que pode ser usado e implantado através de alguma interface de programação de aplicativos. Também é a capacidade de diferentes sistemas, dispositivos ou produtos de se conectar e se comunicar de maneira coordenada, sem esforço do usuário final.
Conforme o crescimento, houve a necessidade de se aprimorar o conceito de interoperabilidade entre as aplicações. Com isso criou-se o conceito de Middleware, que surgiu como um facilitador de acesso a recursos de um sistema ou aplicação. Consiste em um software usado para preencher a lacuna entre aplicativos e outras ferramentas ou bancos de dados. O Middleware fica entre as solicitações do lado do cliente no front-end e o recurso de back-end, gerenciando a sua comunicação, garantido a interação de aplicativos e serviços.
	
Web Service
	Web Service é uma solução utilizada na integração de sistemas e na comunicação entre aplicações heterogêneas através da internet; hoje fortemente utilizado pelas empresas. Com o uso desta tecnologia será permitido que cada aplicação independente da sua origem de sistema operacional ou linguagem de programação. Por exemplo, poderia haver um aplicativo da web projetado em Java, outro no .Net e outro no PHP, e mesmo assim conseguiriam estabelecer uma comunicação sem dificuldade.
	E nestes casos o que predomina é a utilização do protocolo SOAP (Simple Object Access Protocol), que é um protocolo baseado em XML para acessar serviços da web por HTTP. Este protocolo também é recomendado pelo consórcio W3C, que é o órgão de governança para todos os padrões da web.
	Existe também a especificação WSDL (Web Services Description Language) que é um padrão de mercado em formato XML para descrever Web Services. Essa descrição é necessária, para que os aplicativos clientes possam entender o que o serviço da web realmente faz. Também é uma forma de eliminar a complexidade da comunicação entre as partes envolvidas em uma integração de dados, deixando de forma transparente para os usuários finais.
Big Data
	Big Data é um conjunto de dados maior e mais complexo, são dados que contêm muita variedade e que está chegando em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior nos dias hoje. Também é um termo que descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados que advêm de várias fontes desconhecidas e que, geralmente software tradicionais não conseguem processá-los ou gerenciá-los por serem muito volumosos, no entanto, são muito importantes, não pela quantidade de informação, mas sim para resolver problemas de negócios e no auxílio de tomadas de decisão estratégica para organizações ou empresas. Segundo Taurion (2013, p. 32):
Big Data está focado principalmente em questões de volume de conjunto de dados extremamente grandes gerados a partir de práticas tecnológicas, tais como mídia social, tecnologias operacionais, acessos à internet e fontes de informações distribuídas. Big Data é essencialmente uma prática que apresenta novas oportunidades de negócios.
Com a revolução digital estamos diante da possibilidade de analisar um volume inédito de dados digitais, o fenômeno chamado Big Data, que para as empresas provavelmente terá um impacto tão grande em seus processos de negócio e decisão quanto a popularização da internet.
	Mas não é a quantidade de dados que é importante, e sim o que são feitos com essa imensa quantidade de informação. Com a Big Data podemos analisar e obter informações que levam a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios de uma empresa ou organização. Atualmente, o uso do Big Data está se tornando comum pelas organizações para superar seus concorrentes. Na maioria das indústrias, os concorrentes existentes e os novos usarão as estratégias resultantes dos dados analisados para competir, inovar e capturar valor. O Big Data ajuda as organizações a criar novas oportunidades de crescimento e categorias inteiramente novas de empresas que podem combinar e analisar dados do setor. 	
	Essas empresas possuem amplas informações sobre produtos e serviços, compradores e fornecedores, preferências do consumidor que podem ser capturadas e analisadas. E para poder alcançar esses objetivos será necessário conhecer o que chamamos em Big Data dos cinco “V”s:
Os cinco Vs
1 – Volume: As organizações coletam dados de várias fontes, incluindo transações comerciais, mídias sociais e informações de dados de sensores ou de máquina para máquina. No passado, armazená-lo seria um problema, mas com as novas tecnologias estão conseguindo diminuir a carga. O tamanho dos dados desempenha um papel muito crucial na determinação do valor. Além disso, se um dado específico pode realmente ser considerado um Big Data ou não, depende do volume de dados. Portanto, “Volume” é uma característica que precisa ser considerada ao lidar com Big Data.
2 – Variedade: Uma empresa pode obter dados de várias fontes diferentes: de dispositivos internos à tecnologia GPS ou o que as pessoas estão dizendo nas redes sociais. A importância dessas fontes de informação varia de acordo com a natureza do negócio. Por exemplo, um serviço ou produto de mercado de massa deve estar mais ciente das redes sociais do que uma empresa industrial. Esses dados podem ter muitas camadas, com valores diferentes.
3 – Velocidade: Os dados são transmitidos a uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Sensores e medição inteligente estão aumentando a necessidade de lidar com massa de dados em tempo quase real. A característica “velocidade”
refere-se à velocidade de geração de dados. A rapidez com que os dados são gerados e processados para atender às demandas determina o potencial real nos dados. O Big Data lida com a velocidade com que os dados fluem de fontes como processos de negócios, rastros digitais, redes e sites de mídia social, sensores, dispositivos móveis etc. O fluxo de dados é massivo e contínuo.
4 – Veracidade: Neste contexto é equivalente à qualidade. Essa informação vem de forma caótica e precisarão ser analisadas quanto a sua autenticidade. Portanto, todos os dados capturados precisarão passar por uma validação e verificação para constatar o que é verídico.
5 – Valor: Por último, mas não menos importante, o Big Data deve ter valor. Ou seja, se você vai investir na infraestrutura necessária para coletar e interpretar dados em uma escala de todo o sistema, é importante garantir que as informações geradas sejam baseadas em dados precisos e levem a melhorias mensuráveis de fato.
Big Data para grandes organizações ou empresas inevitavelmente deverá ser incorporado como ferramenta para se obter a melhor decisão estratégica e garantir seu espaço no mercado. No entanto, a sua implementação não é tão fácil. Neste caso deverá seguir alguns passos básicos, como por exemplo; identificar os desafios do negócio, priorizar problemas, saber separar os dados mais relevantes, recorrer a dados internos, ferramenta adequadas e utilizar fontes confiáveis de dados.
Para obter os dados necessários, terá que se recorrer a fontes confiáveis, ou seja, se comunicar com outras aplicações necessitando de grande interoperabilidade devido à heterogeneidade destes serviços. A interoperabilidade permite o compartilhamento através de padrões rigorosos e controlados; para que sistemas possam trocar dados de forma segura e transparente.
Ambientes Móveis
	Com o avanço tecnológico, cada vez mais os aparelhos eletrônicos aumentaram sua capacidade de gerar uma imensa e amontoado quantidade de dados.
	Muitos pesquisadores estão atualmente dedicados a encontrar maneiras de coletar e interpretar as informações mais úteis. Os smartphones modernos estão equipados com muitos sensores poderosos que permitem que os telefones gerem dados a todo instante. Com O Big Data pode ser utilizado para uma variedade impressionante de propósitos com essas informações coletadas, mas é frequentemente utilizado para a otimização e personalização de serviços móveis.
	No entanto, existe uma preocupação nos aparelhos móveis em se consumir essa quantidade de dados que requisitam maior processamento, armazenamento e também transferência de dados, mas nem sempre os smartphones conseguem ter a capacidade de processar tamanha quantidade de informação.
	Portanto, para que haja uma fluidez em assimilar esses dados em aparelhos móveis, será necessária uma maior interoperabilidade, e a mesma oferece à Big Data uma maneira através de uma comunicação Web Service que seja independente de tecnologia se baseando no paradigma SOA, por conseguinte resultará em benefícios visíveis. 
Conclusão
Percebemos que a interoperabilidade é uma das palavras chaves que dão sustento a base da comunicação entres serviços heterogêneos, e que a SOA dá uma nova percepção de aproveitamento dos recursos e otimiza os mesmos afim de evitar retrabalhos. Todos esses conceitos mencionados anteriormente junto com a Big Data dentro do contexto de smartphones, trará benefícios quanto a dificuldade em assimilar, de processamento e de armazenamento de dados.
Em Big Data o ganho significativo está na interoperabilidade com fontes de dados distintas, sendo facilitado a comunicação entre sistemas, através de diferentes interfaces de comunicação.
Referências bibliográficas
ERL, Thomas. SOA: Princípios de design de serviços / Erl, Thomas; tradução Edson Furmankiewicz, Carlos Schanfranski; revisão técnica Francisco Calmon N. da Gama e Ricardo de Castro Barbosa -- São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2009.
TAURION, Cezar. Big Data / Cezar Taurion - Rio de Janeiro: Brasport, 2013.
BIG DATA: Os cinco vs que todo mundo deveria saber. Canaltech. Disponível em: <https://canaltech.com.br/big-data/Big-Data-os-cinco-Vs-que-todo-mundo-deveria-saber/>. Acesso em: 12 abril 2020.
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